//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 
//
// 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长
//度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。 
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// 示例 1： 
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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// 示例 2： 
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// 
//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
// 
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// 示例 3： 
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//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
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// 提示： 
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// 1 <= target <= 10⁹ 
// 1 <= nums.length <= 10⁵ 
// 1 <= nums[i] <= 10⁵ 
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// 进阶： 
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。 
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package leetcode.editor.cn;

class MinimumSizeSubarraySum {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new MinimumSizeSubarraySum().new Solution();
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        /*public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            int left = 0, right = 0, sum = 0, result = Integer.MAX_VALUE;
            for (; right < nums.length; right++) {
                sum += nums[right];
                // 如果大于则进行移动滑动窗口
                while (sum >= target) {
                    // 取最小序列的长度
                    result = Math.min(result, right - left + 1);
                    // 移动滑动窗口
                    sum -= nums[left++];
                }
            }
            return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
        }*/

        /**
         * 时间复杂度O(n)
         *
         * @param target
         * @param nums
         * @return
         */
        /*public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            int result = Integer.MAX_VALUE;
            int sum = 0;  // 表示总和
            int left = 0;  // 左边窗口边界
            for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
                sum += nums[right];
                while (sum >= target) {
                    sum -= nums[left];
                    result = Math.min(result, right - left + 1);
                    left++;
                }
            }
            return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
        }*/

        public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            int l = 0, r = 0, res = Integer.MAX_VALUE, sum = 0;
            while (r < nums.length) {
                sum += nums[r];
                while (sum >= target) {
                    res = Math.min(res, r - l + 1);
                    sum -= nums[l];
                    l++;
                }

                r++;
            }

            return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
